1、ClusterManager:在Standalone模式中即为Master节点（主节点），控制整个集群，监控Worker.在YARN中为ResourceManager

2、Worker:从节点，负责控制计算节点，启动Executor或Driver。在YARN模式中为NodeManager,负责计算节点的控制。

3、Driver:运行Application的main()函数并创建SparkContect。

4、Executor:执行器，在worker node上执行任务的组件、用于启动线程池运行任务。每个Application拥有独立的一组Executor。

5、SparkContext:整个应用的上下文，控制应用的生命周期。

6、RDD：Spark的计算单元，一组RDD可形成执行的有向无环图RDD Graph。

7、DAG Scheduler:根据作业(Job)构建基于Stage的DAG，并提交Stage给TaskScheduler。

8、TaskScheduler:将任务(Task)分发给Executor。

9、SparkEnv:线程级别的上下文，存储运行时的重要组件的引用。

SparkEnv内构建并包含如下一些重要组件的引用。
（1）MapOutPutTracker:负责Shuffle元信息的存储。

（2）BroadcastManager:负责广播变量的控制与元信息的存储。

（3）BlockManager:负责存储管理、创建和查找快。

（4）MetricsSystem:监控运行时性能指标信息。

（5）SparkConf:负责存储配置信息。